big data w firmie transportowej

Big Data w firmie transportowej

Zaledwie kilka lat temu przechowywanie dużych ilości informacji było dla większości przedsiębiorstw nie lada wyzwaniem wiążącym się z kosztami, na których ponoszenie pozwolić mogli sobie tylko najwięksi gracze. Dziś nie ma już jednak wątpliwości, że dzięki integracji baz danych, firmy z wielu sektorów rynku, bez względu na rozmiar  mogą stawać się bardziej konkurencyjne. Jedną z branż, które w kolejnych latach będą najwięcej inwestować w analizę danych jest transport. W jaki sposób firmy transportowe mogą zwiększać zyski przy użyciu Big Data?

 

Mniejsze zużycie paliwa

Jednym z głównych celów gromadzenia, a następnie integracji baz danych w firmach transportowych, jest optymalizacja procesów logistycznych. Dzięki wykorzystaniu beaconów, które montowane są w kabinie kierowcy, na stacjach benzynowych, parkingach czy motelach, przedsiębiorstwa mogą śledzić i analizować nie tylko położenie pracownika, czas jego pracy, ale przede wszystkim – zużycie paliwa. Na podstawie otrzymanych informacji mają szansę wytyczać w czasie rzeczywistym bardziej efektywne trasy przejazdu, dostosowane do aktualnego natężenia ruchu, sytuacji na drodze czy warunków atmosferycznych.

Najważniejszą zaletą wdrożenia Big Data w firmach transportowych są przede wszystkim ogromne oszczędności paliwa. Najlepszym tego przykładem jest amerykańska firma spedycyjna UPS, która szacuje, że dzięki optymalizacji procesów logistycznych, zużycie przez nią paliwa zmniejszyło się o 5,5 milionów litrów, co rocznie przekłada się na oszczędności rzędu 50 milionów dolarów.

 

Prognozowanie zapotrzebowania

Firmy z branży transportowej często borykają się z problemem tak zwanych pustych przebiegów. Wahania w zakresie wypełnienia przejazdów generują duże koszty, które skutecznie może obniżyć implementacja Big Data. Za sprawą integracji baz danych historycznych oraz czynników zewnętrznych, takich jak na przykład sezonowość czy święta, przedsiębiorstwa mogą sprawniej reagować i bardziej umiejętnie konsolidować połączenia.

W praktyce oznacza to między innymi możliwość wyznaczania bardziej efektywnych punktów załadunku i rozładunku towaru, zwiększenie liczby pracowników w danym czasie, doposażenie floty czy anulowanie nierentownych połączeń.

Jak można się spodziewać, przewidywanie zapotrzebowania stanie się w najbliższych latach wiodącym trendem w branży, w której sukces w dużej mierze uzależniony jest od poprawy jakości przedsięwzięć logistycznych i dostosowania ich do wzorców dotychczasowych zachowań klientów.

Przewidywanie awarii

Integracja baz danych wiąże się również z korzyściami wynikającymi z przewidywania awarii floty. W branży, w której ogromną rolę odgrywa terminowość dostaw, wiedza na temat potencjalnych problemów technicznych lub zużycia części pojazdów, może przekładać się na spore oszczędności.

Dzięki informacjom przekazywanym przez systemy zamontowane w samochodach, firmy transportowe mogą zamawiać nowe części z odpowiednim wyprzedzeniem i optymalnie planować naprawy bez ryzyka opóźnień, które mogłyby wpłynąć niekorzystnie na wizerunek marki i zmniejszyć jej przychody.